- 젯슨 나노의 cuda 버젼 체크하기
$ cd /usr/local/
$ ls
- 기본으로 설치되어있는 CUDA Path를 export하기
$ export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}
$ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
- darknet 프로젝트 YOLO를 다운로드하기
$ git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet
$ cd darknet
$ wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
$ wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights
- build를 위한 Makefile 설정하기
$ sudo vi Makefile
-------
GPU=1
CUDNN=1
OPENCV=1
-------
- Darknet YOLO build하기 (1~2시간 소요)
$ make
- 실행하기
$ cd darknet
$ ./darknet detect cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights data/dog.jpg
- cuda와 OpenCV 컴파일하는 방법
- YOLO v3: Real-Time Object Detection
- YOLO v1 논문 (pdf): You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection
- YOLO v2 논문 (pdf): YOLO9000: Better, Faster, Stronger
- YOLO v3 논문 (pdf): YOLOv3: An Incremental Improvement
(Thank you for your precious devotion.)